內容簡介
大數據在近年來成為傳媒産業的熱點與焦點,引發廣泛關注。
《大數據與新媒體運營》作為網絡與新媒體係的專業教材,從大數據與新媒體運營之間的聯係齣發,闡述大數據在媒體運營中的運用與影響。
《大數據與新媒體運營》作為第1本完全從新媒體運營角度解讀大數據的教材,《大數據與新媒體運營》重點新媒體機構的大數據體係建構、數據挖掘基本模式、內容運營與大數據的運用、大數據與新媒體的營銷、大數據與新媒體的傳播效果測評、大數據與新媒體的産品設計及商業模式構建等角度齣發。在論述過程中。
《大數據與新媒體運營》包含瞭大量的例如榖歌、百度、淘寶等實際案例的分析。
內頁插圖
目錄
第一章 從新媒體運營的角度解讀大數據
第一節 大數據的概念與內涵
第二節 大數據與新媒體運營之間的關係
第二章 新媒體運營的數據處理體係
第一節 新媒體數據體係構建的基本過程
第二節 新媒體運營中的大數據挖掘及數據體係搭建案例
第三章 大數據與新媒體的內容運營
第一節 新媒體的內容運營
第二節 大數據改變新媒體的內容生産——以數據新聞為例
第三節 大數據改變新媒體的內容運營——集成、分發和交易
第四章 大數據改變瞭新媒體營銷體係
第一節 新媒體環境下大數據加速瞭營銷體係的變革
第二節 數據對於營銷的意義:探知需求的工具
第三節 營銷調研:盡可能準確地探知需求
第四節 消費者洞察:對營銷調研的必要補充
第五節 數據與營銷體係的關聯
第五章 大數據改變消費者研究模式——以用戶畫像為例
第一節 大數據改變瞭營銷傳播中的用戶研究
第二節 用戶畫像的概念和特點
第三節 用戶畫像的方法與核心環節
第四節 用戶畫像的具體案例分析
第六章 程序化廣告:大數據改變營銷策劃與媒體購買
第一節 程序化廣告的核心概念
第二節 程序化購買的實現方式與基本流程
第三節 程序化廣告的發展曆程及現狀
第四節 程序化廣告的發展趨勢和方嚮
第七章 大數據在新媒體營銷中的應用案例
第一節 大數據幫助營銷者重新定義消費者——百度營銷案例
第二節 大數據幫助營銷者優化廣告創意與策劃——社交數據挖掘
第三節 新媒體營銷的機構案例:大數據與榖歌的廣告營銷
第四節 新媒體營銷的機構案例:大數據與阿裏媽媽的廣告營銷
第八章 大數據與新媒體的傳播效果測評
第一節 媒介傳播效果的研究方法
第二節 大數據對新媒體內容傳播活動效果測評的影響——以視頻內容為例,
第九章 大數據與新媒體的産品設計及商業模式構建,
第一節 新媒體的産品設計與商業模式.
第二節 大數據對新媒體的産品設計、商業模式構建的影響
《算法之眼:洞察用戶心理的秘密》 內容簡介: 在這個信息爆炸的時代,我們無時無刻不被海量的數據所包圍。而數據的背後,是無數鮮活的個體,他們有著復雜的情感、隱秘的欲望和難以捉摸的行為模式。當技術的力量觸及這些個體,一場深刻的變革便悄然發生。 《算法之眼:洞察用戶心理的秘密》並非一本教你如何堆砌數據、玩轉平颱規則的書。它將帶你走進數據的深層世界,探索隱藏在數字軌跡背後的用戶心理機製。我們將一同揭開算法的麵紗,理解它們是如何通過分析用戶的行為、偏好、甚至情緒,來預測、影響並最終塑造我們的決策。 本書的核心在於“洞察”。我們並非要成為操縱用戶心理的“黑客”,而是要成為理解用戶的“哲學傢”,用科技的工具去窺探人性深處。從推薦係統如何精準捕捉你的喜好,到社交媒體如何利用你的社交關係進行傳播,再到廣告投放如何通過心理學原理擊中你的痛點,《算法之眼》將為你一一剖析。 第一部分:數據的脈搏——用戶行為的數字化密碼 在這一部分,我們將首先建立對用戶行為數據的基本認知。這不僅僅是收集點擊、瀏覽、停留時間等錶層數據,更重要的是理解這些數據背後所承載的意義。 行為的顯性與隱性: 我們將區分用戶在網絡上留下的顯性痕跡(如搜索記錄、購買曆史)和可能被忽略的隱性信號(如頁麵滾動速度、鼠標移動軌跡)。理解這些信號,能夠幫助我們更全麵地描繪用戶畫像。 興趣的演變與遷移: 用戶興趣並非一成不變,它會隨著環境、經曆和社交互動而發生變化。本書將探討如何通過分析用戶行為序列,預測興趣的演變趨勢,甚至識彆潛在的興趣遷移點。 觸達與反饋: 用戶與內容的互動是一個雙嚮過程。我們將分析不同觸達方式(如推送、廣告、自然搜索)對用戶行為的影響,以及用戶反饋(點贊、評論、分享、投訴)所傳遞的深度信息。 時間序列分析在用戶行為中的應用: 用戶的行為數據往往具有時間維度。我們將介紹如何運用時間序列分析方法,識彆用戶的行為周期、爆發點以及潛在的規律性。 第二部分:算法的智慧——解碼用戶心理的數學模型 這一部分是本書的核心,我們將深入探討支撐用戶洞察的算法模型,但並非以枯燥的技術堆砌為主,而是側重於解釋這些算法是如何模擬並理解用戶心理的。 協同過濾與內容過濾: 推薦係統的基石。我們將闡述它們如何基於“物以類聚,人以群分”的原理,以及通過分析內容特徵來發現潛在興趣。重點在於理解它們在捕捉用戶“喜歡什麼”的機製。 深度學習在用戶行為預測中的突破: 從淺層特徵到深層語義,深度學習模型(如循環神經網絡RNN、長短期記憶網絡LSTM、Transformer)如何通過學習用戶行為序列的復雜依賴關係,實現更精準的預測。我們將重點關注它們如何捕捉用戶“下一步會做什麼”的意圖。 情感分析與情緒識彆: 用戶的情感是影響其行為的關鍵因素。本書將介紹自然語言處理(NLP)技術如何從文本、語音甚至圖像中提取用戶的情緒信息,以及這些情緒如何影響其對內容、産品或服務的反應。 圖神經網絡在社交關係分析中的應用: 社交網絡中的用戶行為受到其社交圈的影響。圖神經網絡(GNN)如何分析用戶間的連接關係,識彆意見領袖,預測信息在社交網絡中的傳播路徑。 因果推斷與A/B測試的優化: 很多時候,我們想知道“為什麼”用戶會這樣做,而不僅僅是“他們做瞭什麼”。本書將探討如何利用因果推斷方法,區分相關性與因果性,並通過優化A/B測試設計,更有效地驗證假設。 第三部分:心理的摺射——算法如何影響和塑造用戶 當算法的“眼睛”能夠洞察用戶心理,它便擁有瞭影響和塑造用戶行為的能力。這一部分將聚焦於算法在實際應用中對用戶心理産生的具體影響。 個性化推薦與信息繭房: 為什麼我們總能看到自己喜歡的內容?個性化推薦在滿足用戶需求的同時,是否也讓我們陷入瞭“信息繭房”,限製瞭視野?本書將探討這種雙刃劍效應。 社交媒體的“上癮”機製: 從點贊、評論到通知,社交媒體平颱是如何通過一係列精心設計的機製,利用用戶的多巴胺分泌,從而使其産生依賴性?我們將剖析其中的心理學原理。 廣告投放的精準打擊: 廣告不再是漫無目的的轟炸。算法如何根據用戶的實時心理狀態、潛在需求以及消費習慣,進行精準投放,實現“你正想買,它就齣現”的效果? 用戶決策的引導與操縱: 在某些場景下,算法的設計可能有意無意地引導用戶做齣特定的決策,甚至可能存在操縱用戶行為的風險。本書將以案例分析的形式,探討如何識彆並警惕這些潛在的影響。 “沉默的大多數”——被算法忽視的聲音: 算法的優化往往基於大多數用戶的行為。那些“沉默的大多數”,他們的需求和偏好是否可能被算法所忽視?如何確保算法的公平性和包容性? 第四部分:倫理的邊界——算法時代的責任與反思 隨著算法能力的增強,其背後所牽涉的倫理問題也日益凸顯。《算法之眼》不會迴避這些爭議,而是將引發讀者進行深刻的反思。 數據隱私與安全: 用戶數據的收集和使用,如何界定隱私的邊界?如何在利用數據價值的同時,保障用戶的隱私權? 算法的偏見與歧視: 算法並非天生公正,它們可能因為訓練數據的偏差而産生偏見,導緻對特定群體的不公平對待。如何識彆和消除算法中的偏見? 透明度與可解釋性: 很多復雜的算法模型如同“黑箱”,其決策過程難以理解。提升算法的透明度和可解釋性,對於建立信任至關重要。 用戶的主體性與賦權: 在算法主導的時代,如何確保用戶依然擁有選擇權和自主性?如何賦權用戶,讓他們能夠更好地理解和控製自己的數字足跡? 麵嚮未來的算法設計: 麵對算法的挑戰,我們應該如何設計更負責任、更符閤人類價值觀的算法?本書將鼓勵讀者跳齣純粹的技術思維,擁抱跨學科的視角。 《算法之眼:洞察用戶心理的秘密》是一次關於數據、算法與人性的深度探索。它不僅會為你揭示當前數字世界運作的底層邏輯,更將激發你對未來人機交互、信息傳播以及社會發展進行更深入的思考。通過本書,你將學會用“算法之眼”去觀察世界,理解人,並以更審慎、更負責任的態度,參與到這個日新月異的數字時代。 本書適閤誰閱讀: 對用戶行為數據背後的心理機製充滿好奇的普通讀者。 希望提升用戶洞察能力的營銷、運營、産品經理。 對人工智能、大數據在社會應用中的倫理問題感興趣的研究者和學生。 任何希望更深刻理解現代數字世界運作方式的人。
我一直覺得,在這個信息爆炸的時代,光有好的內容是遠遠不夠的,如何讓你的好內容“跑”起來,觸達到最需要它的那群人,纔是真正的挑戰。這本書就恰恰彌補瞭我在這方麵的認知空白。作者在書中花瞭相當大的篇幅去探討“新媒體運營”的策略性層麵,他不僅僅局限於告訴我們“怎麼做”,更重要的是“為什麼這麼做”。他從用戶心理齣發,分析瞭不同社交平颱的傳播機製和用戶偏好,然後將大數據分析的結果巧妙地融入到內容創作和分發策略中。我印象特彆深刻的是關於“內容生命周期管理”的章節,作者提齣瞭一個“數據-內容-互動-再優化”的閉環模型,並詳細解釋瞭如何利用數據監測來判斷內容的錶現,及時調整策略,延長內容的有效傳播時間。書中還穿插瞭一些小技巧,比如如何通過 A/B 測試來選擇最優的標題和配圖,如何利用社交媒體的情感分析來調整溝通的語氣,這些細節都讓我在閱讀時感到十分實用。這本書讓我明白,新媒體運營不再是簡單的“發帖”和“點贊”,而是一項需要數據支撐、策略指導、持續優化的係統工程。